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近日，注销手机号等于出卖自己”的话题引起网友热议，对于更换与注销手机号，许多网友表达了担忧。注销的手机号多久会重新投放进市场?据媒体报道，中国移动号码在销户后存在90天冷冻期”，冷冻期”内客户仍可找回本人号码继续使用，90天冷冻期”后号码会再次进入号码库用于后续向市场投放。用户如何查询手机号码关联了多少互联网账号，如果发现别人用自己的手机
初高中学生间悄然兴起一种新型手机，外形酷似饭卡，难以被老师察觉，已经对学生的学习生活造成了不小的影响，引发了家长们的广泛担忧。这种手机其实是由废弃的旧手机改造成，外观与饭卡几乎一模一样，如果不仔细端详，几乎无法分辨。这也给学生的学习和成长带来了不小的隐患，亟待引起家长和学校的关注与应对。
3月26至3月27日，2024克劳锐第八届新媒体数字经济高峰论坛暨TOPKLOUT AWARDS盛典如期而至。盛典围绕“增新未来”主题，邀请麦芽传媒整合营销总经理梁彪、容量短剧合伙人王沛共话行业新增量。凭借快节奏、高密度和强反转等特点，短剧已成为网络视听产业快速崛起的“新赛道”，短剧产业也迎来了爆发式增长。行业加速之下，短剧未来在何方?在本次盛典中，2位嘉宾给出了他�
随着科技的不断进步和消费者对智能手机需求的日益增长，华为作为全球领先的通信设备和智能手机制造商，一直以其创新的设计和高品质的产品赢得市场的广泛认可。备受瞩目的华为P70系列手机即将在四月正式亮相，其独特的三角形Deco设计和一系列前沿技术引发了业界的广泛关注。我们期待着华为p70的盛大登场，也期待着拍拍日后能够为我们带来更多更好的二手商品。
传音控股最近发布了两份令人振奋的财报，宣布将进行大规模分红，预计2023年分红总额接近公司净利润。根据最新数据显示，传音手机在2023年全球销量达到1.94亿部，位列第三，市场占有率达到了14%。此前有报道披露，传音手机的平均销售单价（ASP）仅有500多元人民币。据计算，以净利润为基准，传音在2022年售出1.56亿部手机，实现净利润24.84亿元，每部手机利润约为16元。然而，在2023年，尽管该公司销售量增加至1.94亿部，但其净利润却翻倍至55.37亿元。平均每部手机利润仅为28.5元。不过即使如此，传音依然保持了薄利多销的策略。值得一提?
快科技4月17日消息，360周鸿祎近日再次提及了雷军和余承东引发的关于手机支架的讨论，强调了手机支架与驾驶安全之间的关联。周鸿祎认为，余承东在智界S7发布会上对手机支架的讽刺可能并非有意为之，而更像是即兴发言。周鸿祎还喊话余承东：你有没有想过，如果你开车的时候，你的手机在你老婆手里，或在你女朋友手里，你能专心开车吗？你的注意力能集中吗？这会导
快科技4月11日消息，今天小米在最新问答中表示，小米SU7支持手机靠近车辆无感解锁。据介绍，开通并激活手机蓝牙钥匙之后，可实现拉门解锁：即携带手机靠近车辆时，拉开车门即可解锁。也可实现靠近车辆解锁/闭锁，当在车机设置”-门窗锁”页面开启此功能后，携带手机靠近车辆时，即可实现无感解锁。携带手机远离车辆时，车辆自动闭锁，同时可看到车辆闪灯并听到鸣笛提醒。同时，此功能并不需要特定品牌手机。需要注意的事，受限于各家手机品牌的内存限制及性能策略，小米汽车APP进程可能被系统结束运行，导致解锁失败。如果出现手机蓝牙钥?
余承东在最新发布会上再现金句，为智界S7的鸿蒙座舱点赞不已。他直言不讳地表示：“我一直不理解，为何众多车辆仍需手机支架。”如今，随着鸿蒙座舱手机应用的全量上车，这一自信得到了进一步的体现。
快科技3月28日消息，在今日的问答视频中，雷军对小米造车和当年造手机有什么不同”进行了回答。雷军表示：14年前我们跨界从互联网做手机，今天我们又从手机跨界到汽车，但这两者之间有着很大的不同。我们已经积累了14年的大规模制造经验，相较于当年，现在制造汽车更加容易。此外，小米已经拥有了强大的智能科技和智能生态积累，这也让我们比当年做手机更加得心�
HuggingFace最近发布了一款名为“HuggingChat”的iOS客户端应用，为用户带来了便捷。用户现在可以在手机上访问和使用HuggingFace平台上托管的各种开源模型。HuggingFace的这一创新举措，再次展示了其在语言模型领域的领先地位和对用户需求的关注。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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